Kursplan för vårterminen 2007
TILLÄMPAD ARTIFICIELL INTELLIGENSEDA132
Applied Artificial Intelligence

Antal poäng: 5. Betygskala: TH. Valfri för: D3, E3, F3. Kursansvarig: Univ.lektor Eric Astor, Eric.Astor@cs.lth.se, Inst f datavetenskap. Förkunskapskrav: EDA027 Algoritmer och datastrukturer. Prestationsbedömning: Tentamen är skriftlig. Slutbetyg på kursen baseras dels på tentamen, dels på de betygsatta obligatoriska inlämningsuppgifterna. Poängsatta delmoment: 2. Övrigt: Detaljerade föreskrifter för fullgörande av inlämningsuppgifterna kommer att finnas i kursprogrammet. Kursen ges i samarbete med Datavetenskap, Nat. fak. Hemsida: http://www.cs.lth.se/EDA132.

Mål
Att ge en introduktion till olika delområden inom artificiell intelligens och att orientera om grundläggande metoder inom dessa områden.

Innehåll
Heuristisk sökning. Spelprogrammering. Kunskapsbaserade system. Neutrala nät. Genetiska algoritmer. Inlärning baserad på klassificering. Intelligenta agenter.

Litteratur
Russell, S & Norvig, P: Artificial Intelligence – A Modern Approach, 2nd Ed. Prentice Hall 2003. ISBN: 0-13-080302-2

Poängsatta delmoment

Kod: 0104. Benämning: Tentamen.
Antal poäng: 2. Betygskala: TH. Prestationsbedömning: Skriftlig tentamen. Slutbetyg på hela kursen baseras på resultatet av denna och på inlämningsuppgifterna. Delmomentet omfattar: Skriftlig tentamen på de moment som ingår i kursen.

Kod: 0204. Benämning: Inlämningsuppgifter.
Antal poäng: 3. Betygskala: UG. Prestationsbedömning: Inlämningsuppgifterna betygsätts och vägs in i slutbetyget på hela kursen. Detaljerade regler för inlämningsuppgifterna kommer att finnas i kursprogrammet. Delmomentet omfattar: Inlämningsuppgifter där AI-metoder som tagits upp på föreläsningarna implementeras för att ge praktisk erfarenhet av svårigheter, omfång, resultattolkning etc.